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（1）能真实、充分地反映现实世界，是现实世界的一个真实模型。 （2）易于理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。 （3）易于更改，当应用环境和应用要求改变时，容易对概念模型修改和扩充。 （4）易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
在需求分析阶段所得到的应用需求应该首先抽象为信息世界的结构，然后才能更改、更准确地用某一数据库管理系统实现这些需求。 概念模型的主要特点： 1. 能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，能满足用户对数据的处理要求，是现实世界的一个真是模型。 2. 易于理解，可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。用户的积极参与是数据库设计成功的关键。 3. 易于更改，当应用环境和应用要求改变时容易对概念模型修改和扩充。 4. 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。 概念模型是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定。描述概念模型的有力工具是E-R模型。
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
它成功将一个在自然语言处理领域的Transformer模型迁移到计算机视觉领域。从那时起，计算机视觉领域的进步已经加速。
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
这里TX是发射端，RX是接收端，可以看得出来，从TX发送包S1，但RX解码失败，然后把接收到的包丢弃，反馈NACK给TX，接着TX继续发送包S1，第二次RX解码成功，然后反馈ACK给TX，TX接收到反馈后开始发送新的包S2.
转载自： http://hi.baidu.com/yzx110/blog/item/0159fadc7b7839a4cd116686.html
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
当前的大型语言模型如 GPT、LLaMA 等在自然语言处理领域取得了显著进展，能够理解和生成复杂的文本内容。但你是否想过，如果能够将大语言模型这强大的理解和生成能力迁移到多模态数据上，就可以轻松理解海量的图像与视频，并辅助创作图文并茂的内容。近期，来自快手和北大合作的最新多模态大模型 LaVIT, 正在让这个想法逐步变为现实。
什么是概念结构设计 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计 概念结构是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定 概念结构设计是整个数据库设计的关键 概念结构设计的特点 (1) 能真实、充分地反映现实世界 (2) 易于理解 (3) 易于更改 (4) 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换 描述概念模型的工具 E-R模型 概念模型独立于具体的DBMS
沉默十秒钟，感觉像回到了学校，做个类似留言板，BBS类的学生系统；不是鄙视学生时代，而是有些恍惚
三分技术，七分管理，十二分基础数据。十二分基础数据强调了数据的收集、入库、更新维护是数据库建设中的重要环节。
4、拆分表，为了提高查询效率，把不必要查询的字段拆分成独立的表，比如收件地址一类的富文本可以拆分单独表。
模拟图像，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
随着AlexNet的成功，卷积神经网络在各种视觉任务和语义分割等图像分类、目标检测中占主导地位。典型的模型包括VGG、GoogleNet、ResNet都取得了显著的性能。然而，精度的提高通常需要将网络扩展到每一层以上或更多的通道，导致计算成本和参数的增加。
数据库有“三个从无到有”，其中第一个就是数据库模式的从无到有，针对一个具体问题，如何构造一个适合的数据库模式是建立数据库系统很基本的问题，这是数据库的设计问题，确切的说是关系数据库逻辑设计问题，我们有一个有利工具：关系数据库的规范化理论。
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
数据分析中需要的数据往往来自不同的途径，这些数据的格式、特点、质量千差万别，给数据分析或挖掘增加了难度。为提高数据分析的效率，多个数据源的数据需要合并到一个数据源，形成一致的数据存储，这一过程就是数据集成。
这里我们用微信好友列表为例子，因为列表功能比较常见，详细分析下常见项目存在的一些问题，以及如何优化
Git 是一个分布式的代码管理容器，本地和远端都保有一份相同的代码。 Git 仓库主要是由是三部分组成：本地代码，缓存区，提交历史，这几乎是所有操作的本质，但是为了文章更加简单易懂，就不围绕这块展开了，有兴趣的可以去了解下。 开门见山，我们直接来说说 Git 有哪些常见的操作。
视觉Transformer [12]（ViT）被提出用于借助自注意力机制解决视觉任务，这一机制最初是为自然语言处理任务而开发的。随着ViT的出现，Transformers已成为广泛视觉任务的主流架构，例如，分类，目标检测，分割等。仅由自注意力和多层感知机（MLP）构建的ViTs，与传统方法（如卷积神经网络（CNN））相比，提供了极大的灵活性和令人印象深刻的性能。然而，尽管有这些优势，自注意力关于 Token 数量的二次计算复杂性是Transformers的主要瓶颈。随着对大规模基础模型（如CLIP）的兴趣日益增长，这一局限变得更加重要。为此，一些研究提出了有效的自注意力机制，包括在预定义窗口内的局部自注意力。
各位科研芝士的朋友，大家好，今天我们继续分享关于TCGA数据下载的专题，如果你看完了前面所有的关于TCGA推文，那么你对TCGA将不再陌生，这个时候的你不仅学会了九阳神功，还学会了乾坤大挪移了，哈哈，看到这希望你可以继续看下去，毕竟TCGA的生活也应该充满快乐。
该主要提出了一种全新的自动图像标注的生成式模型，名为多样性和独特性图像标注（D2IA）。受到人类标注集成的启发，D2IA将产生语义相关，独特且多样性的标签。
① 可靠性服务 : “数据链路层” 在 物理层 提供的服务的基础上 , 提供可靠性服务 ;
神经网络在图像分类、检测和分割等各种计算机视觉任务中经历了快速发展。尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但一个巨大的趋势是追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，以获得良好的用户体验、即时响应和安全原因等。
关系模式的外延和内涵 一个关系模式包含外延和内涵。 外延就是通常所说的关系、表或当前值。由于用户经常进行增删改查，所以外延是与时间有关的。 内涵是与时间独立的，是对数据的定义以及数据完整性约束的定义。对数据的定义包括关系、属性、域的定义和说明。 对数据完整性约束主要包括两个方面： 静态约束：涉及数据之间的联系（函数依赖）、主键和值域的设计。 动态约束：定义各种操作（增删改）对关系值的影响。 一般就把内涵称为关系模式。 关系模式的冗余和异常 数据冗余是指同一个数据在系统中多次出现。 由于数据的冗余，在对数据进
在项目中自定义一个全局异常处理器，在异常处理器上加上注解 @ControllerAdvice,可以通过属性annotations指定拦截哪一类的Controller方法。
1．在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在这几个阶段中，数据独立性最高的是（ A ）阶段。
随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们所有数据从业者都要面临的一个挑战。
反范式化（Denormalization）是指将数据库设计中的范式化过程反转，通过增加冗余数据来提高查询性能或者简化查询的过程。在实际应用中，反范式化是一种常见的优化手段，可以显著提升查询性能。
为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑
使用 python 的 jieba库可以将中文句子分割成一个一个词语, 在机器学习中，可用于生成中文的词向量。我们可以使用 pip 免费安装 jieba 库。
作者：jsonchao 链接：https://juejin.im/post/5e7ad1c0e51d450edc0cf053
RAID: Redundant Arrays of Inexpensive Disks Independent Berkeley: A case for Redundent Arrays of Inexpensive Disks RAID 提高IO能力： 磁盘并行读写； 提高耐用性； 磁盘冗余来实现 级别：多块磁盘组织在一起的工作方式有所
flush溢写流程: hbase 2.0版本后的流程 随着客户端不断写入数据到达memStore中, memStore内存就会被写满(128M), 当memStore内存达到一定的阈值后, 此时就会触发flush刷新线程, 将数据最终写入HDFS上, 形成一个StoreFile文件 1) 当memStore的内存写满后, 首先将这个内存空间关闭, 然后开启一个新的memStore, 将这个写满内存空间的数据存储到一个pipeline的管道(队列)中 (只能读, 不能改) 2) 在Hbase的2.0版本后, 这个管道中数据, 会尽可能晚刷新到磁盘中, 一直存储在内存中, 随着memStore不断的溢写, 管道中数据也会不断的变多 3) 当管道中数据, 达到一定的阈值后, hbase就会启动一个flush的刷新线程, 对pipeline管道中数据一次性全部刷新到磁盘上,而且在刷新的过程中, 对管道中数据进行排序合并压缩操作, 在HDFS上形成一个合并后的storeFile文件
在大型网络中地址汇总可以减少路由条目，减小路由表的大小，减少对路由器CPU和内存资源的占用。 在OSPF中虽然末梢区域可以通过防止某些LSA进入该区域，从而达到在一个非骨干的区域里节省资源的目的，但相对于骨干区域，这些区域除节省资源外并没有做其他任何事情，同时一个区域内所有的地址仍然会通告到骨干区域中。像这样的情况就可以通过地址汇总来解决，与末梢区域一样，地址汇总也通过减少泛洪的LSA数量来达到节省资源的目的。另外他还可以屏蔽一些网络不稳定的细节来节省资源。例如，一个时好时坏的不稳定的子网，在他每一次发生状态转变时，都会引起LSA在整个OSPF区域中泛洪。但是，如果这个子网地址被汇总到一个汇总地址中，那么单独的子网和它的稳定性就不再被通告出去了。 在Cisco的路由器上可以执行以下两种类型的地址汇总： 1、区域间路由汇总，顾名思义是指在区域间的地址汇总。这种类型的汇总通常是配置在ABR上，配置如下： Router（config）#router ospf 1 Router（config-router）#network 192.168.1.0 0.0.0.255 area1 Router（config-router）#area area-id range ip-address mask Router（config-router）#area 1 range 192.168.1.0 255.255.255.0 area-id指明需要进行路由条目汇总的区域，ip-address指明汇总后的网段地址。 2、外部路由汇总，允许一组外部地址汇总为一条地址，通过重新分配注入OSPF区域中。这种类型的汇总通常配置在ASBR路由器上，配置如下： Router（config）#router ospf 1 Router（config-router）#redistribute rip subnets Router（config-router）#summary-address ip-address mask Router（config-router）#summary-address 192.168.1.0 255.255.255.0 使用no summary-address命令可以恢复默认值，即取消地址汇总。 虚链路： 在OSPF区域中骨干区域必须连续，并且其他区域要和骨干区域相连。但是在实际网络中由于网络合并、网络设计不合理等造成了骨干区域不连续或非骨干区域没有和骨干区域相连等问题。由于更改OSPF区域需要更改区域内所有路由器的配置，工作量较大，所以这时就需要使用虚链路进行连接，将没有连接到一起的区域连接起来。 虚链路和具体的物理路径没有关系，虚链路事实上只是一个逻辑通道，数据包可以通过选择最优的路由路径从一端到达另一端。 虚链路是指一条通过一个非骨干区域连接到骨干区域的链路。虚链路主要应用于以下两种情况。 1、通过一个非骨干区域连接一个区域到骨干区域：
最近，Vision Transformer（ViT）在各种计算机视觉任务上取得了显著的性能提升，例如图像分类、目标检测和语义分割。同时，广泛认为，由于Token-Level多Head自注意力（MHSA）模块带来的二次计算复杂度，Vision Transformer的计算成本较高。这种模型复杂性使得视觉Transformer在实际应用中的推理速度是一个关Key 因素时，相对于卷积神经网络（CNN）处于劣势，特别是与高效的CNN变体相比。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
StringTie 是用于 RNA-seq 的转录本组装和定量软件，StringTie 可以看做是cufflinks软件的升级版本，其功能和Cufflinks是一样的，包括下面两个主要功能：转录本组装和定量；相比Cuffinks, 其运行速度更快。该软件的官网：https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml。
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设R(U)是属性U上的一个关系模式，X和Y是U的子集，r为R的任一关系，如果对于r中的任意两个元组u、v，只要有u[X]=v[X]，就有u[Y]=v[Y]，则称X函数决定Y，或称Y函数依赖于X，记为X→Y。
第一范式, 第二范式和第三范式 第一范式: 每一个属性都是原子项，不可分割. 1NF是关系模式应具备的最起码的条件，如果数据库设计不能满足第一范式，就不称为关系型数据库. 第二范式: 首先要满足第一范式,每个非主属性是由整个主键函数决定的，而不能由主键的一部分来决定. 第三范式: 第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息. 视图 视图的定义 # 任何不是逻辑模型的一部分但作为虚关系对用户可见的关系. # 数据库中只存放视图的定义而不存放视图对应的数据, 这些数据仍存在在导
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页（简称数据页或者索引页）的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大；数据页的这类操作越多，对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则，这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推（Operator push down）-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并（Operator combine）-
在设计稿生成代码流程中，我们需要先将图层解析为UI节点，而后再通过布局算法生成代码。
一个项目中除设计之外，代码质量是一个项目成功与健壮的基础，再好的设计但是实现代码混乱，风格混杂，明显性错误百出，我们仍然会认为这是一个失败的项目；相反，即使一个项目在架构和设计上无新奇之处，但代码实现质量高，例如风格统一，测试完善，接口明确，无冗余代码，实现中无明显错误或不安全用法，圈复杂度低等等，无论是对于项目的实现上还是后期代码维护都是有益的。所以，一个项目的代码质量是一个项目成功的关键基础。 C/C++，Java等等语言都有自己的代码质量检测工具，例如Cppcheck，PC-Lint，Splint等等，Golang语言出现时间不实很长，这方面的生态还不是非常完善，当然，对golang比较关注的同学应该听说过——gometalinter，一个golang代码检测的工具，它合并了多种检测工具，相当于很多工具的集合，不过仍然需要安装所有要使用的一系列工具。但是，使用起来很不方便，并且生成的结果也很不直观。不过有另外一个库——goreporter，这个库使用起来非常容易，无任何其他依赖，只需要下载编译（go1.6＋）即可，生成的报告是一个html文件，结果非常直观，并且为你的项目质量进行了评分。
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